Daytona：实现安全的弹性化 AI 代码执行基础设施

隆重推出 Daytona：彻底改变 AI 代码执行方式

在飞速发展的人工智能领域，安全高效地管理和执行 AI 生成的代码至关重要。正是在这样的背景下，Daytona 应运而生。这是一个令人瞩目的开源项目，旨在为运行 AI 生成的代码提供专门且安全、弹性的基础设施。Daytona 在 GitHub 上已获得超过 29,000 颗星，正迅速成为开发人员和组织构建复杂 AI 工作流的首选解决方案。

闪电般的速度、安全性和可扩展性

Daytona 以其对速度和安全性的承诺脱颖而出。它拥有惊人的亚 90 毫秒沙盒创建时间，使开发人员几乎可以立即从编写代码到执行。这种快速的资源调配对于 AI 驱动项目中的迭代开发和测试至关重要。此外，Daytona 通过其分离且隔离的运行时环境，确保企业级的安全性，让您在执行 AI 生成的代码时，对底层基础设施零风险。这种隔离对于处理潜在的不可信或实验性的 AI 输出来说，无疑是颠覆性的改变。

借助高级功能赋能 AI 工作流

该项目提供了一套强大的功能，旨在支持复杂的 AI 应用：

• 大规模并行化（即将推出）： 未来的更新将支持分叉沙盒文件系统和内存状态，从而为并发 AI 工作流实现大规模并行化。
• 程序化控制： 开发人员可以通过全面的 API 对沙盒进行细粒度控制，该 API 包括文件管理、Git 集成、语言服务器协议（LSP）支持和执行功能。
• 无限持久性： 与瞬时环境不同，Daytona 允许您的沙盒无限期地持久化，从而保护您的工作和配置。
• OCI/Docker 兼容性： 利用您现有的 OCI/Docker 镜像创建沙盒，为您的当前容器化策略提供灵活性和连续性。

Daytona 入门

Daytona 提供直观的 Python 和 TypeScript SDK，使其可供广泛的开发人员使用。操作过程简单明了：

1. 在 Daytona 平台上创建账户。
2. 生成 API 密钥以进行安全访问。
3. 将 SDK 集成到您的项目中。

其 GitHub 仓库中提供的示例演示了如何快速创建沙盒、安全地执行代码，然后清理环境。例如，只需几行 Python 或 TypeScript 代码，您就可以启动一个沙盒，执行计算，并打印结果，所有这些都可以在安全、隔离的环境中完成。

from daytona import Daytona, DaytonaConfig, CreateSandboxBaseParams

daytona = Daytona(DaytonaConfig(api_key="YOUR_API_KEY"))
sandbox = daytona.create(CreateSandboxBaseParams(language="python"))
response = sandbox.process.code_run('print("Sum of 3 and 4 is " + str(3 + 4))')
print(response.result)
daytona.delete(sandbox)

Daytona 采用 AGPL-3.0 许可，鼓励社区贡献。如果您正在寻找一个强大、安全、灵活的解决方案来管理和运行您的 AI 生成代码，那么 Daytona 是一个非常值得探索的开源项目。